Orkiestracja wieloagentowa: gdy jeden agent to za mało
Wzorce przełożony-pracownik dla złożonych przepływów pracy
Architektury jednoagentowe sprawdzają się dobrze w przypadku zadań skupionych na konkretnej domenie, ale przepływy pracy w przedsiębiorstwie często obejmują wiele domen i wymagają skoordynowanych działań w różnych systemach. Wzorzec przełożony-pracownik rozwiązuje ten problem poprzez wprowadzenie agenta koordynującego, który rozkłada złożone żądania na podzadania i deleguje każde z nich do wyspecjalizowanego agenta roboczego. Opiekun zarządza ogólnym stanem przepływu pracy, obsługuje zależności pomiędzy podzadaniami i agreguje wyniki. Na przykład podczas reorganizacji działu przełożony rozkłada żądanie na zmiany w strukturze HR, modyfikacje dostępu do IT, przeniesienie obiektów i realokację budżetu. Każde podzadanie delegowane jest do odpowiedniego specjalisty. Przełożony śledzi realizację, zarządza łańcuchem zależności, w którym zmiany dostępu muszą podążać za zmianami HR, i radzi sobie z wszelkimi awariami w poszczególnych podzadaniach, nie porzucając całego przepływu pracy.
Specjalizacja agenta: eksperci domenowi, którzy współpracują
Specjalizacja jest świadomym wyborem architektonicznym, a nie ograniczeniem. Wyspecjalizowany agent ma ukierunkowany zestaw integracji narzędzi, wyselekcjonowaną bazę wiedzy dla swojej domeny i precyzyjnie dostrojone podpowiedzi, które odzwierciedlają specyficzne dla domeny słownictwo i wzorce decyzyjne. Specjalista ds. kadr rozumie zasady urlopów, zapisy dotyczące świadczeń i wymogi dotyczące zgodności. Specjalista IT wie, jak udostępniać konta, rozwiązywać problemy z łącznością i zarządzać licencjami na oprogramowanie. Agent specjalizujący się w finansach zajmuje się przetwarzaniem faktur, zatwierdzaniem wydatków i zapytaniami dotyczącymi budżetu. Każdy agent specjalistyczny jest mniejszy, szybszy i dokładniejszy w swojej domenie niż agent ogólny, który stara się pokryć wszystko. Kiedy ci specjaliści współpracują pod okiem przełożonego, system zapewnia szeroki zakres danych bez poświęcania głębi. Specjaliści komunikują się za pomocą ustrukturyzowanego protokołu komunikatów, który obejmuje podsumowania kontekstu, żądania działań i raporty o stanie, umożliwiając każdemu agentowi działanie z potrzebnymi mu informacjami bez konieczności dostępu do pełnego stanu każdego innego agenta.
Odzyskiwanie błędów i płynna degradacja w systemach wieloagentowych
W systemach wieloagentowych wprowadzane są tryby awarii, które nie występują w architekturach jednoagentowych. Agent roboczy może zakończyć się niepowodzeniem, przekroczeniem limitu czasu lub zwróceniem nieoczekiwanego wyniku. Zależność między podzadaniami może spowodować impas. System podrzędny może stać się niedostępny w trakcie przepływu pracy. Solidna orkiestracja wieloagentowa wymaga wyraźnych strategii dla każdego trybu awarii. Jeśli agent roboczy zawiedzie, przełożony może ponowić próbę wykonania zadania, skierować go do alternatywnego agenta o nakładających się możliwościach lub oznaczyć go do przeglądu przez człowieka, kontynuując jednocześnie niezależne zadania podrzędne. Kiedy łańcuch zależności zostanie przerwany, osoba nadzorująca może wykonać działania kompensacyjne, aby wycofać zakończone kroki, które zależą od tego, który zakończył się niepowodzeniem. Gdy system niższego szczebla jest niedostępny, osoba nadzorująca może odłożyć podzadania, których to dotyczy, i powiadomić zleceniodawcę o częściowym wykonaniu, podając szacunkowy harmonogram pozostałej części. Kluczową zasadą jest płynna degradacja: system powinien dostarczać jak najwięcej wartości nawet w przypadku częściowej awarii, a nie całkowitej awarii z powodu braku jednego komponentu. Ta odporność sprawia, że systemy wieloagentowe nadają się do zastosowań produkcyjnych w przedsiębiorstwach, gdzie idealne warunki są raczej wyjątkiem niż regułą.
ActiveMotion Team
Powiązane artykuły
Co agenci AI oznaczają dla nowoczesnych firm
Praktyczny przegląd agentów AI, miejsc, w których tworzą wartość biznesową, oraz warunków odpowiedzialnego wdrożenia ich na produkcji.
Tworzenie niezawodnych agentów AI dla przepływów pracy w przedsiębiorstwie
Jak zaprojektować autonomicznych agentów, którzy radzą sobie ze złożonością świata rzeczywistego, radzą sobie z awariami i integrują się na dużą skalę z istniejącymi systemami przedsiębiorstwa.
Agentyczna sztuczna inteligencja kontra tradycyjna automatyzacja: dlaczego to rozróżnienie ma znaczenie
Zrozumienie spektrum, od automatyzacji opartej na regułach, przez drugich pilotów, po w pełni autonomicznych agentów, oraz dlaczego przedsiębiorstwa potrzebują sztucznej inteligencji, która działa, a nie tylko sugeruje.
Komentarze
Brak komentarzy. Bądź pierwszy!